レベル1：AIのタイプ別分類を説明できる

　AIのタイプは、機能別に4タイプ、役割別に2タイプに、それぞれ分類されます。

　まず、AIは、人の脳の機能に沿って次の4タイプに整理することができます。


　人の脳は、頭頂葉や側頭葉、前頭葉、後頭葉、小脳、脳幹など複数の部位によって構成され、さまざまな機能が制御されています。それぞれの機能は、大まかに「見て認識する」「考えて予測する」「会話する」「身体を動かす」という4つのグループに分けられます。脳のそれぞれの機能を模倣することでAIが発展してきているかのように、AIも人の脳と同様に4つに分類することができます。

　また、AIと人との分業スタイルによってAIは大きく2つのタイプに分かれます。人間の代行型と拡張型です。


　機能別の4タイプ（識別系・予測系・会話系・実行系）を横に並べ、役割別の2タイプ（代行型・拡張型）を縦に並べて、4×2イコール8のマトリックスに分類すると、以下の図のようになります。このように、AIは活用タイプ別として、8つに分類することができます。

レベル2：機械学習とディープラーニングの違いを説明できる

　次のステップは、「AI・機械学習・ディープラーニング」の3大分類の理解です。

　「AI」「機械学習」「ディープラーニング」の言葉はそれぞれ、テレビやネットニュースなどで頻繁に目にすると思います。しかしながら、これらの言葉の違いを正確に理解しながら語れるという人はまだ少ないのではないでしょうか。特に「機械学習」と「ディープラーニング」はよく混同されがちです。

　私は、AIの3大分類を「ロボット」「人型ロボット」「鉄腕アトム」の関係性を例に説明します。

　「ロボット」は一番広い意味を持っている言葉で、その中に「人型ロボット」が含まれます。そして、人型ロボットの1つのタイプとして「鉄腕アトム」がいます。この鉄腕アトムが万能で優秀な人型ロボットとして著しい活躍をしたことから、「人型ロボット」がクローズアップされ、さらに「ロボット」全体も脚光を浴びたというイメージを持っていただくとわかりやすいと思います。

　この関係性を、「AI・機械学習・ディープラーニング」に置き換えるとこうなります。

　「AI」は、一番広い意味を持っている言葉で、その中に「機械学習」が含まれます。また、機械学習の1つとして「ディープラーニング」があります。このディープラーニングがAIの歴史上特別な存在だったので、「機械学習」が脚光を浴び、「AI」の世界も急速に発達したのです。

　これらの例をイメージしながら、AI、機械学習、ディープラーニングとは何なのかを見ていきましょう。



　旧来型の機械学習とディープラーニングの違いは、「特徴（目のつけ所）」の定義の仕方にあります。これについては後述します。

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